[发明专利]基于改进布谷鸟搜索算法的交叉口群关键路径识别方法在审
申请号: | 202010745088.5 | 申请日: | 2020-07-29 |
公开(公告)号: | CN111932875A | 公开(公告)日: | 2020-11-13 |
发明(设计)人: | 闫飞;宋雅剑;郑晟;张曼 | 申请(专利权)人: | 太原理工大学 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;G06N3/00 |
代理公司: | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人: | 王军 |
地址: | 030024 *** | 国省代码: | 山西;14 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 改进 布谷鸟 搜索 算法 交叉口 关键 路径 识别 方法 | ||
1.一种基于改进布谷鸟搜索算法的交叉口群关键路径识别方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)选取待研究路网,获取所述路网的道路拓扑结构和实时交通流数据;
2)基于所述路网的道路拓扑结构和实时交通流数据,构建路径关联度模型;
3)基于结合边寻边走策略的布谷鸟搜索算法的交叉口群关键路径识别方法,包括以下步骤:
3.1)初始化,设置空间维数是2维,交叉口总数为n,最大迭代次数为s,步长为其中,表示所述路网相邻交叉口间所有路段长度的最大值;
3.2)选取瓶颈交叉口V0作为起点交叉口,与起点交叉口V0相邻的交叉口数目是a0;
3.3)随机选取一个与起点交叉口V0相邻的交叉口作为初始交叉口Vi,i∈[1,n],目标函数定义为初始交叉口Vi与瓶颈交叉口V0之间的交通关联度Ii,0;其中,交通关联度Ii,0通过构建的路径关联度模型进行计算;
3.4)结合Levy飞行公式搜索到距离瓶颈交叉口步长范围内的新交叉口Vi+b,此处b=1,计算新交叉口Vi+b对应的交通关联度I(i+b),0,比较新交叉口Vi+b与初始交叉口Vi交通关联度的大小关系,若I(i+b),0>Ii,0,则更新当前最优交叉口为Vi+b;否则,继续将Vi作为当前的最优交叉口,b=b+1;
3.5)判断当前最优交叉口是否满足b≥α0,若满足,记录当前最优交叉口编号,并作为下一代起点交叉口,若不满足,则返回步骤3.4)继续计算;同时判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数,若是,则停止算法,输出记录的交叉口序列,识别为交叉口群关键路径;否则,继续转到3.3)进行计算。
2.根据权利要求1所述的基于改进布谷鸟搜索算法的交叉口群关键路径识别方法,其特征在于,在获取所述路网的道路拓扑结构和实时交通流数据的步骤中,包括步骤:
选取待研究路网,设路网为A路网,路网A内的每个交叉口为顶点,连接相邻交叉口的道路为路段,路网A内共n条路段;
假设存在由二元数组构成的路网无向图N=(V,L),其中V是结点集合,表示待研究的物体,L是弧段集合,令L=(v,w,Ivw),其中v表示弧段的起点,w表示弧段的终点,Ivw表示弧段起点和终点间的特定关联,为路段通行能力、车速、路段长度、车辆数、车辆旅行时间关联中的一种;将路网A内的每条路段排序,路网A内共n条路段,节点集合V′=(v1,v2,...,vn)代表所有相邻交叉口间的路段的集合,弧段集合L′=(f,g,Ifg),其中f表示路段的起点交叉口,g表示路段的终点交叉口,Ifg表示路段起点交叉口与终点交叉口间的特定关联,是路段通行能力、车速、路段长度、车辆数、车辆旅行时间关联中的一种;其中将每条路段作为边,并对路网A内每条路段排序,构成的集合是图;
选取影响路网交通情况的因素,在路段进口处、路段中间和路段出口处分别安装微波雷达检测器,获取实时交通流数据。
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